Struttura del corso

Introduzione all'Edge AI nell'Automazione Industriale

  • Panoramica sull'Edge AI e le sue applicazioni nell'industria
  • Vantaggi e sfide dell'utilizzo di Edge AI in contesti industriali
  • Studi di caso di applicazioni di successo di Edge AI nella manifattura

Configurazione dell'Ambiente Edge AI

  • Installazione e configurazione degli strumenti Edge AI
  • Configurazione di sensori industriali e sistemi di raccolta dati
  • Introduzione a framework e librerie rilevanti per l'Edge AI
  • Esercizi pratici per la configurazione dell'ambiente

Manutenzione Preventiva con Edge AI

  • Introduzione alla manutenzione preventiva
  • Sviluppo di modelli AI per il monitoraggio della salute degli attrezzati
  • Implementazione del rilevamento e previsione in tempo reale delle guaste
  • Esercizi pratici per la manutenzione preventiva

Controllo di Qualità Utilizzando Edge AI

  • Panoramica del controllo qualità nella manifattura
  • Tecniche AI per la rilevazione e classificazione dei difetti
  • Implementazione di sistemi di controllo qualità basati sulla visione
  • Esercizi pratici per le applicazioni del controllo qualità

Ottimizzazione dei Processi con Edge AI

  • Introduzione all'ottimizzazione dei processi
  • Utilizzo di AI per il monitoraggio e il controllo in tempo reale dei processi
  • Implementazione di sistemi di decision-making guidati da AI
  • Esercizi pratici per l'ottimizzazione dei processi

Distribuzione e Gestione delle Soluzioni Edge AI

  • Distribuzione di modelli AI sui dispositivi edge industriali
  • Monitoraggio e manutenzione dei sistemi Edge AI
  • Debugging ed ottimizzazione dei modelli distribuiti
  • Esercizi pratici per la distribuzione e gestione

Strumenti e Framework per l'Edge AI Industriale

  • Panoramica degli strumenti e dei framework (es. TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • Utilizzo di TensorFlow Lite per le applicazioni industriali AI
  • Esercizi pratici con gli strumenti di ottimizzazione

Applicazioni e Studi di Caso del Mondo Reale

  • Rassegna dei progetti Edge AI industriali di successo
  • Discussione di casi d'uso specifici per l'industria
  • Progetto pratico per la costruzione e ottimizzazione di un'applicazione AI industriale del mondo reale

Riepilogo ed Evidenziazione dei Passaggi Successivi

Requisiti

  • Comprende i concetti di intelligenza artificiale e machine learning
  • Esperienza con sistemi di automazione industriale
  • Doti di base di programmazione (si consiglia Python)

Pubblico

  • Ingegneri industriali
  • Professionisti del settore manifatturiero
  • Sviluppatori AI
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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